2025-08-07 22:44:57 +08:00

5.4 KiB

Raw Blame History

多主键删除功能增强总结

🎯 问题背景

原有的删除接口只支持单个主键的简单数组格式：

{"data": ["siteId1", "siteId2"]}

但实际的DMS业务场景中，很多删除操作需要支持多主键组合的对象列表格式：

{
  "version": "1.0.0",
  "data": [
    {"projectId": "项目1 ID", "surveyId": "工区1 ID"},
    {"projectId": "项目2 ID", "surveyId": "工区2 ID"}
  ]
}

🔧 解决方案

核心改进

智能Schema检测：自动分析删除操作的请求体schema
多格式支持：根据schema自动选择合适的删除格式
主键提取：从创建负载中自动提取相关主键字段
默认值生成：为缺失的必需字段生成合理的默认值
批量删除：支持生成多个删除对象用于批量操作
优雅回退：当无法解析schema时回退到简单格式

实现逻辑

1. 删除请求体构建流程

def _build_delete_request_body(self, scenario, pk_name, pk_value, create_payload):
    # 1. 获取删除操作的schema
    # 2. 分析data字段的结构
    # 3. 判断是简单数组还是对象数组
    # 4. 根据类型构建相应的删除请求体

2. 多主键对象构建

def _build_multi_key_delete_body(self, items_schema, primary_pk_name, primary_pk_value, create_payload):
    # 1. 设置主要主键
    # 2. 从创建负载中提取其他主键
    # 3. 为缺失的必需字段生成默认值
    # 4. 支持批量删除（生成多个对象）

3. 默认值生成策略

def _generate_default_key_value(self, field_name, field_schema):
    # 根据字段名和类型生成语义化的默认值
    # 例如：projectId -> "项目xxxx"
    #      surveyId -> "工区xxxx"

📊 支持的删除格式

格式1：简单主键数组

适用场景：单主键删除

{
  "data": ["siteId1", "siteId2", "siteId3"]
}

Schema特征：

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "data": {
      "type": "array",
      "items": {"type": "string"}
    }
  }
}

格式2：多主键对象数组

适用场景：复合主键删除

{
  "version": "1.0.0",
  "data": [
    {
      "projectId": "项目1_ID",
      "surveyId": "工区1_ID"
    },
    {
      "projectId": "项目2_ID", 
      "surveyId": "工区2_ID"
    }
  ]
}

Schema特征：

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "version": {"type": "string"},
    "data": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "projectId": {"type": "string"},
          "surveyId": {"type": "string"}
        },
        "required": ["projectId", "surveyId"]
      }
    }
  }
}

🎯 功能特性

✅ 自动检测

根据删除操作的schema自动判断使用哪种格式
无需手动配置，完全自动化

✅ 主键提取

自动从创建负载中提取相关的主键字段
支持复杂的主键组合

✅ 智能生成

为缺失的必需字段生成语义化的默认值
根据字段名生成合适的值（如projectId -> "项目xxxx"）

✅ 批量支持

自动生成多个删除对象
支持批量删除测试场景

✅ 优雅回退

当schema解析失败时，自动回退到简单格式
确保删除操作始终可以执行

🔄 工作流程

Schema分析

删除操作 → 获取请求体schema → 分析data字段类型

格式判断

items.type == "string" → 简单数组格式
items.type == "object" → 对象数组格式

数据构建

对象格式 → 提取主键 → 生成默认值 → 构建删除对象

批量生成

单个对象 → 复制并修改 → 生成多个对象 → 支持批量删除

📝 使用示例

代码中的使用

# 在CRUD Stage的before_stage方法中
delete_request_body = self._build_delete_request_body(
    current_scenario, 
    pk_name, 
    pk_value, 
    create_payload
)
stage_context["delete_request_body"] = delete_request_body

生成的删除请求体示例

单主键场景：

{"data": ["site_001"]}

多主键场景：

{
  "version": "1.0.0",
  "data": [
    {"projectId": "项目1_ID", "surveyId": "工区1_ID"},
    {"projectId": "项目1_ID", "surveyId": "工区1_ID_2"}
  ]
}

🎉 测试验证

所有测试场景均通过：

✅ 单主键删除格式
✅ 多主键删除格式
✅ 缺失字段的默认值生成
✅ 各种回退场景处理

💡 扩展性

添加新的字段类型支持

def _generate_default_key_value(self, field_name, field_schema):
    # 可以轻松添加新的字段类型处理逻辑
    if 'well' in field_name.lower():
        return f"井{uuid.uuid4().hex[:4]}"
    # ... 更多字段类型

自定义删除格式

def _build_multi_key_delete_body(self, items_schema, ...):
    # 可以根据具体业务需求调整删除对象的结构
    # 例如添加时间戳、操作人等字段

🚀 总结

通过这次增强，DMS CRUD Stage现在能够：

智能适应不同的删除接口格式
自动构建符合业务规则的删除请求体
支持复杂的多主键删除场景
提供批量删除测试能力
确保兼容性，不破坏现有功能

这使得DMS合规性测试能够覆盖更多真实的业务场景，提高测试的准确性和有效性！

5.4 KiB Raw Blame History Unescape Escape